Artigos sobre programação na linguagem MQL5
Leia os artigos publicados aqui para aprender MQL5, a linguagem das estratégias de negociação. A maioria desses artigos foi escrita por vocês, membros da MQL5.community. Todos eles estão divididos em categorias para encontrar respostas rápidas relacionadas a aspectos específicos da programação: "Integração", "Testador", "Estratégias de negociação" e muito mais.
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Construindo um Modelo de Restrição de Tendência de Candlestick (Parte 2): Mesclando Indicadores Nativos
Este artigo foca em aproveitar os indicadores embutidos no MetaTrader 5 para filtrar sinais fora da tendência. Avançando a partir do artigo anterior, exploraremos como fazer isso usando o código MQL5 para comunicar nossa ideia ao programa final.
Do básico ao intermediário: Estruturas (IV)
Neste artigo, veremos como produzir o chamado código estrutural. Onde colocamos dentro de uma estrutura, todo o contexto e formas de manipular variáveis e informações, a fim de gerar um contexto adequado para implementação de um código qualquer. Veremos a necessidade de se fazer uso da clausula private, a fim de separar o que é ou não público. Fazendo assim com que a regra do encapsulamento seja respeitada e que o contexto pelo qual uma estrutura de dados tenha sido criada seja mantido.
Teoria das Categorias (Parte 9): Ações dos monoides
Esse artigo é a continuação da série sobre a implementação da teoria das categorias em MQL5. Nele são discutidas as ações de monoides como um meio de transformar os monoides descritos no artigo anterior para aumentar suas aplicações.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 47): Projeto do Chart Trade (VI)
Finalmente o Indicador Chart Trade passa a se comunicar com algum Expert Advisor, podendo lançar as informações de modo interativo. Então neste artigo iremos finalizar, o indicador Chart Trade, o tornando funcional a ponto de podermos usá-lo em conjunto com algum Expert Advisor. O que iremos fazer, irá nos permitir, acessar e trabalhar com o indicador, como se ele estivesse de fato ligado ao Expert Advisor. Mas vamos fazer isto de uma maneira, bem mais interessante do que foi feito lá no passado.
Criando barras 3D com base em tempo, preço e volume
O que são gráficos de preços 3D multidimensionais e como eles são construídos. Como as barras 3D preveem reversões de preço e como Python e MetaTrader 5 permitem construir essas barras volumétricas em tempo real.
DoEasy. Controles (Parte 21): O controle SplitContainer. Separador de painéis
Neste artigo, criaremos uma classe do objeto separador de painéis auxiliar para o controle SplitContainer.
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência de Candlestick (Parte 5): Sistema de Notificação (Parte II)
Hoje, estamos discutindo uma integração funcional do Telegram para notificações do Indicador MetaTrader 5 usando o poder do MQL5, em parceria com Python e a API do Bot do Telegram. Explicaremos tudo em detalhes para que ninguém perca nenhum ponto. Ao final deste projeto, você terá adquirido conhecimentos valiosos para aplicar em seus projetos.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 93): Previsão adaptativa nas áreas de frequência e tempo (Conclusão)
Neste artigo, continuamos a implementação das abordagens do ATFNet — um modelo que adapta e combina os resultados de 2 blocos (frequencial e temporal) de previsão de séries temporais.
Arbitragem Forex: painel de avaliação de correlações
Vamos analisar a criação de um painel de arbitragem na linguagem MQL5. Como obter taxas de câmbio justas no Forex de diferentes maneiras? Criaremos um indicador para medir os desvios dos preços de mercado em relação às taxas justas, bem como para avaliar o potencial de lucro em rotas de arbitragem entre moedas (como na arbitragem triangular).
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 5): Equalizadores
A teoria das categorias é um ramo diversificado e em expansão da matemática que só recentemente começou a ser abordado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo analisar alguns de seus conceitos para criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa maravilhosa seção na criação de estratégias de negociação.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 23): uma nova perspectiva sobre a média móvel exponencial dupla
Neste artigo, continuamos a explorar indicadores de negociação populares sob uma nova ótica. Vamos processar a composição horizontal de transformações naturais. O melhor indicador para isso é a média móvel exponencial dupla (Double Exponential Moving Average, DEMA).
Modelos ocultos de Markov para previsão de volatilidade com consideração de tendência
Os modelos ocultos de Markov (HMM) são uma poderosa ferramenta estatística que permite identificar estados ocultos do mercado com base na análise de movimentos observáveis dos preços. No trading, os HMM permitem melhorar a previsão da volatilidade e são aplicados no desenvolvimento de estratégias de tendência, modelando as mudanças nos regimes de mercado. Neste artigo, apresentaremos um processo passo a passo para o desenvolvimento de uma estratégia de seguimento de tendência que utiliza HMM como filtro para previsão de volatilidade.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 71): Acertando o tempo (IV)
Aqui neste artigo, mostrarei como implementar o que foi visto no artigo passado, dentro do serviço de replay/simulação. Mas como tudo nesta vida, costuma dar algum tipo de problema. Aqui não foi uma exceção. Então acompanhe o artigo e veja o que será tema para o próximo artigo desta serie. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.
DoEasy. Funções de serviço (Parte 2): Padrão "Barra Interna"
Neste artigo, continuaremos a explorar os padrões de preço na biblioteca DoEasy. Vamos desenvolver a classe do padrão "Barra Interna" das formações Price Action.
Redes neurais em trading: Modelos "leves" para previsão de séries temporais
Os modelos leves para previsão de séries temporais oferecem alto desempenho utilizando uma quantidade mínima de parâmetros. Isso reduz o consumo de recursos computacionais e acelera a tomada de decisões. Ao mesmo tempo, eles alcançam qualidade de previsão comparável à de modelos mais complexos.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 39): Pavimentando o Terreno (III)
Antes de começarmos a segunda fase de desenvolvimento, é preciso reforçar algumas ideias. Então você sabe como forçar o MQL5 a fazer o que é preciso ser feito ?!?! Já tentou ir além do que a documentação informar ?!?! Se não. Se prepare. Pois irei começar a fazer coisas muito além do que grande parte faz normalmente.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 42): Procrastinação do modelo, causas e métodos de resolução
A procrastinação de modelos no contexto do aprendizado por reforço pode ser causada por vários motivos, e a solução desse problema requer medidas apropriadas. Este artigo discute algumas das possíveis causas da procrastinação do modelo e métodos para superá-las.
Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte V): Principais operadores de redirecionamento do fluxo de comandos
Este artigo analisa os principais operadores para alterar o fluxo de execução: condições, laços e o operador switch. O uso desses operadores adicionará às funções que criamos a capacidade de agir de maneira "inteligente".
Redes neurais de maneira fácil (Parte 57): Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)
Apresentamos um algoritmo relativamente novo, o Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC), que permite a construção de políticas de variáveis latentes no contexto da maximização da entropia.
Aplicação da teoria dos jogos em algoritmos de trading
Criamos um Expert Advisor adaptativo e autodidata, baseado em aprendizado de máquina DQN com inferência causal multidimensional. Ele negociará com sucesso simultaneamente em sete pares de moedas, enquanto os agentes de diferentes pares trocarão informações entre si.
Modificação do Grid-Hedge EA em MQL5 (Parte IV): Otimizando a Estratégia de Grid Simples (I)
Nesta quarta parte, revisitamos os Expert Advisors (EAs) Simple Hedge e Simple Grid desenvolvidos anteriormente. Nosso foco agora é refinar o Simple Grid EA por meio de análise matemática e uma abordagem de força bruta, visando o uso ideal da estratégia. Este artigo mergulha profundamente na otimização matemática da estratégia, preparando o terreno para futuras explorações de otimização baseada em código em artigos posteriores.
Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de mudas, semeadura e crescimento (SSG)
O algoritmo de “mudas, semeadura e crescimento” (Saplings Sowing and Growing up, SSG) é inspirado em um dos organismos mais resistentes do planeta, um exemplo notável de sobrevivência em inúmeras condições.
Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo semelhante ao eletromagnetismo (EM)
O artigo descreve os princípios, os métodos e as possibilidades de aplicação do EM a diferentes problemas de otimização. Ele uma ferramenta de otimização eficiente, capaz de lidar com grandes quantidades de dados e funções multidimensionais.
Redes neurais em trading: Aumentando a eficiência do Transformer por meio da redução da nitidez (SAMformer)
O treinamento de modelos Transformer exige grandes volumes de dados e muitas vezes é dificultado pela fraca capacidade dos modelos de generalizar em amostras pequenas. O framework SAMformer ajuda a resolver esse problema ao evitar mínimos locais ruins. E aumenta a eficiência dos modelos mesmo em conjuntos de treinamento limitados.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 26): Projeto Expert Advisor — Classe C_Terminal
Talvez já podemos começar a desenvolver um Expert Advisor a ser utilizado no replay / simulação. Mas não iremos criar qualquer coisa, este precisará ser algo um pouco mais bem elaborado. Mas não nos deixemos nos levar pelo grau de dificuldade neste primeiro momento. Temos de começar a fazer as coisas partindo de algum ponto. Caso contrário apenas iremos nos conformar, imaginando o qual difícil o desafio é, sem ao menos tentarmos de fato superar este obstáculo. Vida de programador de fato é isto: Encontrar um obstáculo e tentar superar ele, via estudo, testes e bastante pesquisa.
Inferência causal em problemas de classificação de séries temporais
Neste artigo, examinaremos a teoria da inferência causal usando aprendizado de máquina, bem como a implementação de uma abordagem personalizada em Python. A inferência causal e o pensamento causal têm suas raízes na filosofia e psicologia e desempenham um papel importante na nossa compreensão da realidade.
Algoritmos de otimização populacionais: enxame de pássaros (Bird Swarm Algorithm, BSA)
O artigo explora o BSA, um algoritmo baseado no comportamento das aves, inspirado na interação coletiva das aves em bando na natureza. Diferentes estratégias de busca dos indivíduos no BSA, incluindo a alternância entre comportamento de voo, vigilância e procura de alimento, tornam esse algoritmo multifacetado. Ele utiliza os princípios de comportamento de bando, comunicação, adaptabilidade, liderança e acompanhamento das aves para a busca eficaz de soluções ótimas.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 24): Melhorando a ferramenta para transferência de aprendizado
No último artigo, elaboramos uma ferramenta para criar e editar a arquitetura de redes neurais. E hoje quero convidá-lo a continuar trabalhando nela, para torná-la mais amigável. De certa forma, ao fazer isso, estamos nos afastando um pouco do nosso tópico. Mas convenhamos que a organização do espaço de trabalho desempenha um papel importante na obtenção do resultado.
Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de pesquisa gravitacional (GSA)
O GSA é um algoritmo populacional inspirado na natureza inanimada. Sua capacidade de modelar com alta precisão a interação entre corpos físicos, através da lei da gravidade de Newton incorporada no algoritmo, permite contemplar um espetáculo fascinante de dança entre sistemas planetários e aglomerados galácticos, representado de forma impressionante em animações. Hoje vamos discutir um dos algoritmos de otimização mais interessantes e originais. Um simulador de movimento de objetos espaciais está incluído.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 10): Grupos monoides
Esse artigo é uma continuação da série sobre como implementar a teoria das categorias em MQL5. Nele, consideramos os grupos monoides como um meio de normalizar os conjuntos monoides e permitir uma comparação mais precisa em um espectro mais amplo de conjuntos monoides e tipos de dados.
Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 03): Entropia de Shannon
O trader de hoje é um filomata que está quase sempre procurando novas ideias, experimentando-as, escolhendo modificá-las ou descartá-las; um processo exploratório que deve custar uma quantidade razoável de diligência. Esta série de artigos proporá que o assistente MQL5 deve ser um esteio para os traders.
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência de Candlestick (Parte 4): Personalizando o Estilo de Exibição para Cada Onda de Tendência
Neste artigo, exploraremos as capacidades da poderosa linguagem MQL5 na criação de vários estilos de indicadores no MetaTrader 5. Também analisaremos os scripts e como eles podem ser utilizados em nosso modelo.
Redes neurais em trading: Modelos híbridos de sequências de grafos (Conclusão)
Seguimos o estudo de modelos híbridos de sequências de grafos (GSM++), que integram as vantagens de diferentes arquiteturas e garantem alta precisão na análise, além de uso eficiente dos recursos computacionais. Esses modelos identificam, de maneira eficaz, padrões ocultos, reduzindo o impacto do ruído de mercado e elevando a qualidade das previsões.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 59): Um novo futuro
O correto entendimento das coisas, nos permite fazer mais e com menos esforço. Neste artigo irei explicar por que temos que temporizar a colocação do template, antes do serviço realmente começar a mexer no gráfico. Além disto, que tal melhorar o indicador de mouse, para podermos fazer mais coisas com ele.
Criando um painel de administração de trading em MQL5 (Parte VI): Painel de controle de trading (II)
Neste artigo, vamos melhorar o painel de controle de trading do nosso painel administrativo multifuncional. Apresentaremos uma função auxiliar poderosa, que simplifica o código, tornando-o mais legível, fácil de manter e eficiente. Também mostraremos como integrar botões adicionais e aprimorar facilmente a interface para atender a um espectro mais amplo de tarefas de trading. Seja para gerenciar posições, ajustar ordens ou facilitar a interação com o usuário, este guia ajudará você a desenvolver um painel de controle de trading confiável e prático.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 56): Adequando os Módulos
Apesar dos módulos estarem se comunicando de maneira adequada, existe uma falha quando é tentado usar o indicador de mouse no serviço de replay. Precisamos corrigir isto agora, antes de dar o próximo passo. Além disto, havia uma falha que finalmente foi devidamente corrigida no código do indicador de mouse. Então esta versão finalmente se tornou estável, e devidamente finalizada.
Simulação de mercado: Position View (I)
O conteúdo, que veremos a partir de agora, é muito mais complicado em termos de teorias e conceitos. Tentarei deixar o conteúdo o mais simples quanto for possível fazer. A parte referente a programação em si. É até bastante simples e direta. Mas se você não compreender toda a teórica, que está debaixo dos panos. Ficará completamente sem meios para poder melhorar, ou mesmo adaptar o sistema de replay/simulador. A algo diferente do que irei mostrar. Meu intuito não é que você simplesmente compile e use o código que estou mostrando. Quero que você aprenda, entenda e se possível, possa criar algo ainda melhor.
De Iniciante a Especialista: Indicador de Força de Suporte e Resistência (SRSI)
Neste artigo, compartilharemos insights sobre como utilizar a programação em MQL5 para identificar níveis de mercado — diferenciando entre níveis de preço mais fracos e mais fortes. Desenvolveremos completamente um indicador funcional de Força de Suporte e Resistência (SRSI).
Paradigmas de programação (Parte 1): Abordagem procedural para desenvolvimento de Expert Advisors com base na dinâmica de preços
Aprenda sobre paradigmas de programação e suas aplicações no código MQL5. Neste artigo, exploramos as características da programação procedural, além de oferecer exemplos práticos. Você aprenderá como desenvolver um Expert Advisor baseado na dinâmica de preços (Price Action), utilizando o indicador EMA e dados de velas. Além disso, o artigo apresenta o paradigma da programação funcional.
Do básico ao intermediário: Operadores
Neste artigo vamos ver um pouco sobre os operadores básicos. Apesar de ser um assunto bem fácil de ser compreendido. Existem alguns pequenos detalhes, que fazem muita diferença na hora de colocar expressões matemáticas em formato de código. Sem entender de maneira adequada tais detalhes. Muitos programadores com quase nenhuma experiência, acabam desistindo de tentar criar suas próprias soluções.